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Electrocardiograma (ECG). Sergio David Cardona Melo Jacob Cardozo Londoño Carlos Eduardo Durán Montoya Andrés Felipe Grisales Juan Manuel Ramírez Rico. Objetivos. Implementación Hardware y Software del sistema de sensado. Adecuación y digitalización de las señales.
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Electrocardiograma (ECG) Sergio David Cardona Melo Jacob Cardozo Londoño Carlos Eduardo Durán Montoya Andrés Felipe Grisales Juan Manuel Ramírez Rico
Objetivos • Implementación Hardware y Software del sistema de sensado. • Adecuación y digitalización de las señales. • Captura final y adecuación de las señales en PC. • Clasificación del ECG como normal o anormal.
Introducción • Electrocardiograma es la representación gráfica de la actividad eléctrica del corazón. • Se utiliza para medir el ritmo y la regularidad de los latidos, así como cualquier daño al corazón y los efectos que tienen sobre él algunas drogas.
Diagrama de Bloques Sistema de adquisición y acondicionamiento de señal Sistema de Digitalización, filtrado digital e interfaz de comunicación Sistema de procesamiento digital de la señal y discriminación de parámetros (PC)
Diagrama de Bloques Del Sistema de digitalización Electrodos Del sistema de Acondicionamiento Extracción de Características espectrales y/o temporales Sistema de Protección al usuario ADC Determinación de similitud (Distancia) Amplificación y pre-filtrado Interfaz serial de Comunicación Determinación de la “regularidad” de la muestra Hacia el sistema de digitalización Hacia el PC Modelo de Referencia Diagnóstico
Digitalización de la señal • Mediante la tarjeta de desarrollo Arduino UNO se muestrea la señal adquirida a 1kHz y se envía al computador por el puerto USB. • El programa Matlab lee la señal, aplica el DSP y la gráfica para el posterior diagnóstico como normal o anormal.
DSP • Se ingresa al programa la onda ECG y se le hace un filtro wavelet Daubechiesde rango 6 para eliminar los coeficientes del nivel 8 y así eliminar el efecto de la línea base de las componentes de 0 a 5 Hz.
DSP • Para el suavizado de la señal se usa otro filtro wavelet Daubechiespero esta vez de rango 4. • Se hace la transformada wavelet continua de tipo gaussiana 2^1. Para poder hallar el complejo QRS. • Luego se detectan los cruces por cero entre los picos máximos opuestos, y donde está ubicado indica el punto donde está el pico R en el ECG y así posteriormente poder hallar la magnitud de cada uno de los picos.
DSP • Para detectar el pico S se hace una ventana a la derecha del pico R y se detecta el mínimo de la onda que corresponde al pico S, este tratamiento se hace sobre la onda ECG y es igual para hallar el resto de picos.
Enfermedades Cardiovasculares • Arritmias: • Alteración del ritmo cardiaco. • Latidos demasiado rápido , lento o con patrón irregular. • Taquicardia: • Incremento de la frecuencia cardiaca . • Frecuencias cardiacas superiores a 100 latidos por minuto en reposo.
Enfermedades Cardiovasculares • Bradicardia: • Descenso de la frecuencia cardiaca. • Frecuencias cardiacas menores a 60 latidos por minuto en reposo. • Fibrilación auricular: • Las aurículas (cámaras superiores del corazón) laten de manera no coordinada. • Se detecta por la ausencia de la onda P del ECG.
Diagnóstico • Las arritmias se obtienen gracias a la distancia (número de muestras) entre el pico R de un latido y el siguiente. Se obtiene el promedio de esta distancia y la frecuencia cardiaca es f=(fs*1/prom(R_R)). • La fibrilación auricular se obtiene midiendo la magnitud de la onda P. Si es menor a 0.1V, se considera positivo.
Mejoras actuales y futuras • Actualmente el proyecto cuenta con una página web, en la cual se documenta con mucho mayor detalle cada etapa del proyecto, desde la adquisición (esquemáticos y simulaciones), la digitalización y DSP (códigos de programación de Arduino y Matlab) y toda la bibliografía consultada hasta el momento. • Univallecardio.jimdo.com
Mejoras actuales y futuras • En el momento se disponen de módulos Xbee para la transmisión inalámbrica de información, para poder adquirir una base de datos de ondas cardiacas o simplemente realizar el diagnóstico de un paciente remotamente. (En progreso)
Mejoras actuales y futuras • El proyecto cuenta con una red de distribución de información en twitter (@cardiounivalle), la cual hasta el momento publica la frecuencia cardiaca que Matlab calcula. En el futuro se publicara una imagen de la onda ECG del paciente así como el diagnostico (normal o anormal) y mediante hashtags se podrá acceder a una base de datos. La distribución de información se realiza a través de una aplicación en Java que se comunica con Matlab por medio de archivos de texto.
Mejoras actuales y futuras • Actualmente no se posee una fuente dual de 5V, por lo que esta planeado construir una para llevar el modulo a diferentes ambientes.
Conclusiones • Para adquirir la señal ECG es necesario un estudio previo de las frecuencias de interés para así diseñar el filtrado y amplificación adecuados. • En la digitalización de la señal son parámetros fundamentales la frecuencia de muestreo , la resolución del ADC y el voltaje de referencia . • La transformada wavelet gaussiana da información sobre los puntos de magnitud pico de las ondas y, el inicio y final de estas; necesarios para emitir un diagnóstico relacionado a una onda de ECG.
Conclusiones • La divulgación de la información se realiza en twitter y en la página web, próximamente de manera inalámbrica para una posible interacción con la telemedicina
Bibliografía • http://www.tesisenred.net/bitstream/handle/10803/6321/03CAPITULO2.pdf?sequence=3 • http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/849/84911639012.pdf • http://redalyc.uaemex.mx/pdf/304/30400512.pdf • http://www.utp.edu.co/php/revistas/ScientiaEtTechnica/docsFTP/15518155-158.pdf • http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/849/84917310009.pdf • http://www.medynet.com/usuarios/jraguilar/Manual%20de%20urgencias%20y%20Emergencias/ecg.pdf
¿Preguntas? univallecardio.jimdo.com @cardiounivalle Gracias